先验概率造句

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该算法不要求知道测量数据的任何先验概率分布知识，编程简单，计算量小。
一般认为,考虑先验概率符合bayes准则,能够保证分类过程中错分的损失最小。
在进行风险型决策过程中，若能结合抽样理论，就可以以最低的代价找到先验概率下及修正后的后验概率下选择最优决策方案。
引入像素强度的先验概率分布模型，运用模拟退火算法选择合适的邻域结构，获得强度的最优估计。
概率推理模型中本文试举了银行信贷客户评价的推理融合案例，利用统计分析和领域专家给出的各种先验概率来进行推理和信息的融合。
本文尝试利用gis软件对地理数据进行分析和预处理,对考虑先验概率是否提高bayes监督分类精度这一问题作了探讨。
由辅助数据中计算各类别面积比率作为先验概率,替换传统监督分类中的先验值,并进一步对先验概率进行迭代,最后利用改进的先验概率对landsattm影像进行分类实验。
论文中以《 java教程》为例，将该门课程划分成298个知识项，并为每个知识项定义了四个状态来表示学生对知识项的掌握程度，然后在这些知识项之间建立偏序关系以确定贝叶斯网络的因果推理关系，最后为每个知识项确定先验概率，这样就建立了覆盖型的贝叶斯网络学生模型。
与一般基于规则的专家系统相比，贝叶斯网专家系统利用先验概率分布，可以使推理在输入数据不完备的基础上进行；以网络的拓扑结构表达定性知识，以网络节点的概率分布表达知识的不确定性，从而使不确定性知识的表达直观、明确；利用贝叶斯法则的基本原理，可以实现由因到果及由果到因的双向推理。
蒙特卡罗是一种采用统计抽样理论近似求解数学或物理问题的方法，它在用于解决贝叶斯分类时，首先根据已知的先验概率获得各个类标号未知类的条件概率分布，然后利用某种抽样器，分别得到满足这些条件分布的随机数据，最后统计这些随机数据，就可以得到各个类标号未知类的后验概率分布。
用先验概率造句挺难的，這是一个万能造句的方法
3 、针对传统空间滤波器的不足，引入迭代处理和相关邻域模型的概念，提出了基于相关邻域模型的最大后验迭代滤波。该算法引用一系列反映局部边界特征的邻域模型，以描述图像的细节。引入强度的先验概率分布模型，利用bayes方法，对各个结构进行实际强度的最大后验估计。
本研究的主要结论是: ( 1 )与传统的最大似然法分类相比,利用地理数据矢量化得到的先验概率进行迭代,可进一步消除先验概率对最大似然分类法分类结果的影响,使分类总精度和kappa指数有进一步提高; ( 2 )分布面积大于平均值的类别,生产者精度一般会变高,使用者精度会变低;分布面积小于平均值的类别,生产者精度一般会变低,使用者精度会变高。
本文研究的主要结论：第一，在我国风险资本来源中，政府风险资本一直居于主导地位，这造就了我国风险投资的“官办官营”模式，使其契约机制从一开始就带有“行政干预”的烙印；第二，有限合伙契约在约束机制、激励机制、投资者收益三个方面都明显优于公司制契约，因此是我国风险融资契约的发展方向，但由于有限合伙在我国受到法律限制，公司制契约在一定时期内仍是我国风险融资契约的主要形式；第三，融资契约报酬条款中的激励系数受主体先验概率影响，借鉴有限合伙契约，可对我国公司制融资契约进行改造与重构；第四，与债权契约、普通股契约相比，可转换优先股契约可以有效缓解风险投资过程中的信息不对称、降低代理成本，因此是我国风险投资契约的最优选择。